图像跟踪中像素误差、重叠率、AUC的计算:Matlab实现

        视频图像跟踪算法的评估常常需要计算重叠率(Overlap Rate)、像素误差(Pixel Error)还有AUC(Area Under Curve)。这些技术指标都比较好理解,如果不理解的话可以参见我之前的博客。这篇博客主要就是贴上Matlab的代码,使用Matlab计算这些参数,并绘制出曲线图。

        如果你是想放在Paper中的话,可以下载Visual Track BenchMark中提供的代码,可以画出和Paper上一样的样式,这篇博客只是博主对单个视频自己写的小demo,便于自己分析实验的,如果要在Paper使用还需要做样式的修改。

阅读更多

图像跟踪(五)SRDCF的数学推导

        SRDCF是在DCF/KCF的基础上,对目标函数正则化项进行改进,使用空间正则化惩罚来改进效果。SRDCF的Paper上关于数学推导部分非常多,但是其中仍有许多细节影响我们阅读代码。本来自己做了一份ppt,但是Google了下,发现有作者本人presentation的ppt关于细节部分非常详尽,于是直接用作者的ppt了,下面开始学习吧。

阅读更多

傅里叶-梅林变换进行图像配准

        图像配准方法主要分为三类:一种是灰度方法信息方法,另一种是基于特征的方法,可细分为特征点、直线段、边缘轮廓、特征结构以及矩不变统计特征等,还有一种就是基于变换域的方法,如相位相关、Walsh Transform等方法。傅里叶-梅林变换就是一种变换域的方法。

        在图像配准过程中,常常需要处理平移、旋转、尺度变换、遮挡、形变等问题,使用傅里叶-梅林变换可以很好的应对平移、平面内旋转、缩放和遮挡,是一种鲁棒性较强的方法。这篇博客讲详细介绍傅里叶-梅林变换的性质,以及其在图像配准过程中的应用。

阅读更多